In un mondo in cui i dati a disposizione aumentano in modo esponenziale, la chiave di volta per una gestione strategica della propria attività consiste proprio nel modo in cui questi dati possono essere analizzati, compresi e utilizzati.
Dati generati dalle macchine e dati di processo, dati per la profilazione, dati per la sicurezza, dati sugli utilizzatori, dati finanziari, dati per analizzare scenari o per costruire analisi predittive: le informazioni che ogni azienda genera attraverso la propria attività sono moltissime ma, perché siano utili, è fondamentale sapere come individuare le informazioni rilevanti e come organizzarle perché restituiscano un quadro chiaro, oggettivo e accurato.
Grazie alla Business Intellingence, quindi, si realizza la funzione principale dei dati: essere uno strumento efficace, rapido e affidabile su cui basare il decision making in un approccio gestionale data driven.
Con Business Intelligence si intende l’insieme di competenze e tecnologie per tradurre i dati in una fotografia del passato, del presente e del futuro dell'azienda, regolando il focus dal più piccolo dettaglio allo scenario più ampio. Inizialmente riferito ai dati interni all’azienda, come informazioni sulle vendite o dati disponibili nel CRM (Customer Relationshipn Management), il termine ha poi compreso anche l’analisi dei big data, i dati “grezzi” non strutturati.
La Business Intelligence traccia dunque un quadro che si rivela fondamentale per diverse esigenze del business, fra cui:
Per poter fare Business Intelligence l'utilizzo di software specifici è imprescindibile. Per avere un’idea di quanto la Business Intelligence sta crescendo basta pensare che, secondo Statista, si prevede che i ricavi del settore Business Intelligence Software aumenteranno costantemente nei prossimi anni, raddoppiando dagli 5.38 miliardi di dollari nel 2022 fino ai 7.86 miliardi di dollari stimati al 2028.
Inoltre, l’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano ha rilevato che il mercato dei Data Management e Analytics nel 2022 ha raggiunto i 2,41 miliardi di euro, in aumento del 20% rispetto all’anno precedente. Tale crescita è spinta soprattutto dalla componente software, che rappresenta il 54% del mercato ed è in aumento del 25% rispetto al 2021.
Secondo le elaborazioni di Statista riportate nel decimo rapporto Data Never Sleeps di Domo, l’ammontare dei dati che si stima siano stati creati, catturati, copiati e utilizzati nel 2022 raggiunge i 97 Zb (erano 79 nel 2021 e 64,2 nel 2020) e arriveranno a superare i 181 Zb nel 2025.
Per maneggiare una mole crescente di dati occorrono nuovi strumenti. L’applicazione di machine learning e intelligenza artificiale alla Business Intelligence rappresenta un potente volano di sviluppo di funzionalità innovative.
Tra i trend in evidenza in questo senso, emerge uno sviluppo avanzato degli algoritmi che rendono sempre più rapida e accurata l’applicazione dell'intelligenza artificiale e il machine learning all’analisi dei dati per la Business Intelligence.
Grazie all’intelligenza artificiale, è possibile analizzare i dati per elaborare scenari predittivi anche in base a modelli what-if per valutare l’impatto di decisioni strategiche, come una revisione del pricing, un cambiamento organizzativo a livello procedurale o l’ipotesi di espansione in un nuovo mercato. Non solo, fra le tendenze in crescita emerge anche l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per automatizzare alcuni processi decisionali operativi, rendendoli più snelli e riducendo il margine di errore, come ad esempio la gestione delle scorte.
Rimanendo nell’ambito dell'analisi dei dati, sta prendendo piede l’applicazione di sistemi di elaborazione del linguaggio naturale sempre più sofisticati: un vantaggio enorme per una più corretta interpretazione dei dati non strutturati, come ad esempio testi conversazionali prodotti con chatbot, mail, social media, per rendere più accurata l’analisi dei sentiment attraverso la Business Intelligence senza dover intervenire massicciamente con interviste qualitative, che richiedono maggiori investimenti anche in termini di tempo.
La capacità dell'intelligenza artificiale di analizzare enormi quantità di dati senza preconcetti è anche utilizzata per rilevare percorsi o ricorrenze insolite: una funzione particolarmente utile nella Business intelligence sia dal punto di vista della sicurezza per far emergere anomalie o attività sospette, sia dal punto di vista dei processi per evidenziare correlazioni non chiaramente visibili.
Infine, un aspetto importante riguarda la visualizzazione dei dati avanzata che, grazie all’uso dell’intelligenza artificiale nella costruzione di report e insight della Business Intelligence, permette di creare strumenti di visualizzazione più accurati, che possono anche essere “interrogati” in modo interattivo da parte dell’utente.
Grazie ad applicazioni sofisticate di intelligenza artificiale e machine learning, la Business Intelligence sta diventando sempre più “collaborativa”: uno strumento affidabile che interagisce con le persone nel decision making a tutti i livelli.